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996 已經不夠看!矽谷 AI 工程師被更爆肝的「002 工作制」逼到極限

2025-12-16 經理人用戶成長中心 支琬清
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曾在科技界聞風喪膽的「996 工作制」,早上 9 點上班,晚上 9 點下班,每周工作 6 天,如今在矽谷最頂尖的 AI 實驗室裡,竟然已經不夠看了!

延伸閱讀:一周工作超過 70 小時,你願意嗎?在中國極具爭議的「996 工作制」,竟在矽谷掀起熱潮

根據《華爾街日報》(The Wall Street Journal)與多家外媒報導,為了在下一代大型語言模型(LLM)的開發中取得領先地位,矽谷的工程師與研究人員將自己推向生理極限。這股極限風潮,被一位新創公司高管戲稱為「 002 工作制 」, 意指每天從午夜 0 點工作到午夜 0 點,每周 7 天無休,僅在周末有 2 個小時的休息時間。

對於身處 Anthropic、Google DeepMind、OpenAI 以及 Meta 等巨頭公司的頂尖人才來說,這不僅是為了高額薪資,更是一場被形容為「戰爭」的科學研究長跑。

「002 工作制」多瘋狂?每周工作 100 小時的爆肝現場

在矽谷的歷史中,新創公司在起步階段沒日沒夜加班並不罕見,但如今這種極端工時蔓延至全球最大的科技巨頭內部。根據內部人士透露,許多核心 AI 研究員現在每周工作時數高達 80 到 100 小時。雖然「002」只是業內人士誇張的戲稱,但也反映全天候待命、周末幾乎無法休息的現狀。

金融服務公司 Ramp 的數據顯示,舊金山地區餐廳在周六中午至午夜的外送訂單量激增,遠超過去幾年水準,從側面證實工程師們周末仍死守辦公室。

為了支撐這種高強度的運作,企業也祭出各種後勤手段。許多公司開始在周末提供餐點,甚至安排「輪值」制度,讓人輪流在夜間或連續數周監控 AI 模型的訓練產出與產品開發進度。

在 Meta,隸屬於「TBD Lab」的新進 AI 開發人員,甚至被安排直接在執行長馬克・佐克柏(Mark Zuckerberg)的辦公桌附近工作,反映團隊在公司內部的核心戰略地位。Google DeepMind 的傑出研究員馬達維.瑟瓦卡(Madhavi Sewak)在受訪時直言:「每個人每分每秒都在工作,極度緊繃,而且似乎沒有可以停下來的時候。」

延伸閱讀:「人怎能一周工作五天呢?」Z 世代員工一句話,揭示的人力管理挑戰

濃縮 20 年進程於 2 年!技術突破到產品發布的距離就像是「周四到周五」

瘋狂加班潮的背後,是對技術突破的極度焦慮與興奮。Anthropic 的研究科學家喬舒亞・巴特森(Josh Batson)形容,目前的狀況就像「試圖在 2 年內快速達成過去需要 20 年才能完成的科學進程」。他指出,AI 系統的進展現在是以「每幾個月」為單位在發生,此刻就是世界上最有趣的科學探索時刻,但也讓人感覺像是在經歷一場戰爭。

這種緊迫感源於 AI 模型的不可預測性,巴特森認為,AI 演變的過程更像是「演化」而非傳統工程,只有在測試和部署後,才能真正知道模型會如何表現。

微軟(Microsoft)負責 AI 體驗的產品長阿帕娜・陳納普拉加達(Aparna Chennapragada)則指出,AI 熱潮與過去的網路泡沫或 iPhone 時代截然不同。過去的新技術普及可能需要 10 年,但如今高達 90% 的《財星》(Fortune)500 大企業在短短幾年內就已採用 AI 產品。

她強調,研究突破與產品發布之間的時間差,已經被極度壓縮,過去可能相隔數年,現在這之間的距離僅僅只有「周四到周五」般短暫。這種巨大的市場需求,迫使每一家公司都必須分秒必爭,深怕轉眼就被競爭對手拋在腦後。

坐擁千萬卻花不了?創造 AI 工具的研究員被工作追著跑

這場軍備競賽確實造就一批新的富豪,隨著佐克柏等人開出數百萬美元的薪酬方案來挖角頂尖 AI 人才,這些核心研究員的身價水漲船高,許多人甚至已經是千萬富翁。諷刺的是,儘管荷包滿滿,他們卻沒有時間去享受這些財富。

據瑟瓦卡觀察,儘管 AI 工具提高生產力,但創造這些工具的人類卻過著被工作填滿的生活。「我看不到任何人的生活方式有改變,沒有人休假……人們沒有時間陪伴朋友、經營嗜好,或陪伴他們所愛的人,他們所做的就只有工作。」

雖然身心俱疲,但許多研究員表示這是出於「自願」。這種動力來自於對未知的好奇心以及競爭壓力。巴特森提到,現在的狀況讓他想起新冠疫情期間,在實驗室追蹤病毒軌跡的日子,被一種必須與時間賽跑的使命感驅動著。

資料來源:WSJPYMNTSmoney control;本文初稿由 AI 協助整理,編輯:支琬清

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領導 Leadership > 領導力
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經理人

不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
經理人

能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
經理人

臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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